中小企業診断士の月次伴走¶

想定 user¶

認定経営革新等支援機関ロールを持つ中小企業診断士 (1 人事務所〜30 人法人) で、顧問先 30-80 社の月次伴走を行う。各社の業種 × 都道府県 × 設備投資計画 × 経営状況から該当制度を当てる工数を本 recipe で 1 社 5 分以内に圧縮し、find_complementary_programs_am + apply_eligibility_chain_am + forecast_program_renewal で補完候補 + 排他 chain + 来期更新確度を 3 req で取得、その後 bundle_application_kit で申請 scaffold を assemble する。月次レビュー + 個社診断 + 提案 kit の 3 phase を 1 セッションで完結。

必要な前提¶

jpcite API key (¥3/req、初回 3 req/IP/日無料)
X-Client-Tag (顧問先別計上、認定支援機関 ID 連動)
顧問先法人番号 + 業種 + 都道府県 + 直近売上 + 従業員数
(推奨) saved_searches.profile_ids (mig 097) 事前登録で月次 fan-out 自動化
(推奨) 過去 3 年の採択履歴 + 重複申請禁止条項のチェック用

入力例¶

{
  "corp_number": "7010001234567",
  "industry_jsic": "E",
  "prefecture": "埼玉県",
  "revenue_jpy": 350000000,
  "employees": 42,
  "capex_plan_jpy": 15000000,
  "top_n": 5,
  "include_chain": true,
  "include_renewal_forecast": true,
  "client_tag": "shindan-2026Q2"
}

実行 (curl / Python / TypeScript)¶

curl¶

curl -X POST -H "X-API-Key: $JPCITE_API_KEY" -H "X-Client-Tag: shindan-2026Q2" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"revenue_jpy":350000000,"employees":42,"industry_jsic":"E","prefecture":"埼玉県","capex_plan_jpy":15000000,"top_n":5}' \
  "https://api.jpcite.com/v1/programs/prescreen"

curl -X POST -H "X-API-Key: $JPCITE_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"program_ids":["meti-mono-2026-r5","saitama-dx-2026"]}' \
  "https://api.jpcite.com/v1/programs/eligibility_chain"

Python¶

import os
from jpcite import Client
c = Client(api_key=os.environ["JPCITE_API_KEY"], client_tag="shindan-2026Q2")
matches = c.prescreen_programs(
    revenue_jpy=350000000, employees=42, industry_jsic="E",
    prefecture="埼玉県", capex_plan_jpy=15000000, top_n=5,
)
chain = c.eligibility_chain([m.program_id for m in matches[:3]])
kit = c.bundle_application_kit(program_id=matches[0].program_id, corp_number="7010001234567")

TypeScript¶

import { jpcite } from "@jpcite/sdk";
const matches = await jpcite.prescreen_programs({
  revenue_jpy: 350000000, employees: 42, industry_jsic: "E",
  prefecture: "埼玉県", capex_plan_jpy: 15000000, top_n: 5,
  client_tag: "shindan-2026Q2",
});
const kit = await jpcite.bundle_application_kit({
  program_id: matches[0].program_id, corp_number: "7010001234567",
});

出力例 (artifact)¶

{
  "corp_number": "7010001234567",
  "fetched_at": "2026-05-11T09:00:00Z",
  "source_url": "https://api.jpcite.com/v1/programs/prescreen",
  "candidates": [
    {"program_id": "METI-MONOZUKURI-2026", "name": "ものづくり補助金 第18次",
     "fit_score": 0.87, "subsidy_rate": "1/2", "max_amount_jpy": 12500000,
     "tier": "S", "source_url": "https://portal.monodukuri-hojo.jp/..."}
  ],
  "eligibility_chain": [
    {"step": 1, "rule": "中小企業者の範囲", "passed": true},
    {"step": 2, "rule": "認定経営革新等支援機関 確認書", "passed": true},
    {"step": 3, "rule": "過去 3 年採択履歴", "passed": true}
  ],
  "exclusions": [],
  "renewal_forecast": {"prob": 0.78, "next_round_estimate": "2026-09"},
  "application_kit": {
    "documents": ["事業計画書", "見積書", "賃上げ計画", "認定支援機関確認書"],
    "estimated_prep_hours": 8
  },
  "client_tag": "shindan-2026Q2",
  "known_gaps": ["市町村独自分は対象外"]
}

known gaps¶

認定経営革新等支援機関の業務範囲外の助言は対象外、本 recipe は scaffold + 一次 URL まで
採択確率は過去採択率ベースの推定、保証ではない
申請書面 (事業計画書 / 経営革新計画申請書) の自動生成は行政書士法 §1 で fence、scaffold のみ
industry_jsic 1 文字 (E=製造業) 必須、サブ分類は別 input
排他ルール 181 件は逐次拡充、新規制度の排他は 30 日 lag

billable_units 試算¶

1 顧問先 14 units (prescreen 5 + chain 3 + forecast 1 + kit 5) × ¥3 = ¥42 / 顧問先 / 月
顧問先 50 社 = ¥2,100 / 月、税込 ¥2,310
顧問先 80 社 (上位事務所) = ¥3,360 / 月、税込 ¥3,696
ROI: 補助金提案 1 件取りこぼし回避 (¥30-100 万報酬 + 顧問契約 (¥5-15 万/月) 解約 = ¥60-180 万/年) で 185-555 倍

商業利用条件¶

PDL v1.0 + CC-BY-4.0
月次レポート / 顧問先伴走資料への組込 OK、jpcite + 中企庁 / 経産省出典の両明記
認定支援機関 ID + X-Client-Tag を付与で事務所内利用扱い

業法 fence¶

中小企業診断士登録規則 — 経営助言の業務範囲内
行政書士法 §1 — 申請書面作成は行政書士、本 recipe は kit assembly (scaffold) まで
税理士法 §52 — 税務代理は税理士、補助金会計処理は税理士連携
弁護士法 §72 — 法的紛争予測は弁護士
景表法 §5 — fit_score / renewal_forecast は推定値、保証ではない